Maschinelles Lernen gegen Künstliche Intelligenz: Schlüsselunterschiede

Es ist sehr häufig, dass die Begriffe “Maschinelles Lernen” und “Künstliche Intelligenz” im falschen Kontext verwendet werden. Es ist ein leichter Fehler, da sie zwei separate, aber ähnliche Konzepte sind, die eng miteinander verbunden sind. Mit diesem Hinweis ist es wichtig zu beachten, dass Maschinelles Lernen, oder ML, ein Teilbereich der Künstlichen Intelligenz, oder AI, ist.

Um diese beiden Konzepte besser zu verstehen, sollten wir zunächst jedes von ihnen definieren:

• Künstliche Intelligenz (AI): AI ist jede Software oder Prozess, der darauf ausgelegt ist, menschliches Denken und Informationsverarbeitung zu imitieren. AI umfasst eine breite Palette von Technologien und Bereichen wie Computer-Vision, Natural Language Processing (NLP), autonome Fahrzeuge, Robotik und schließlich Maschinelles Lernen. AI ermöglicht es Geräten, Informationen zu lernen und zu identifizieren, um Probleme zu lösen und Erkenntnisse zu gewinnen. 
• Maschinelles Lernen (ML): Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich von AI und ist eine Technik, die Geräte dazu bringt, Informationen aus einer Datenmenge zu lernen, ohne menschliche Einmischung. Maschinelles Lernen-Algorithmen können aus Daten lernen und über die Zeit die Genauigkeit und Effizienz des gesamten Maschinen-Lern-Modells verbessern. Eine andere Sichtweise ist, dass Maschinelles Lernen der Prozess ist, den AI durchläuft, wenn er AI-Funktionen ausführt. 

Schlüsselaspekte der Künstlichen Intelligenz

Viele Definitionen von Künstlicher Intelligenz sind im Laufe der Jahre aufgetaucht, was einer der Gründe ist, warum sie einigermaßen kompliziert oder verwirrend erscheinen kann. Aber in ihrer einfachsten Form ist AI ein Bereich, der Informatik und robuste Datensätze kombiniert, um effektives Problem-Lösen zu erreichen.

Der heutige Bereich der Künstlichen Intelligenz umfasst Teilbereiche wie Maschinelles Lernen und Deep Learning, die AI-Algorithmen beinhalten, die Vorhersagen oder Klassifizierungen auf der Grundlage von Eingabedaten treffen.

AI wird manchmal in verschiedene Arten unterteilt, wie schwache AI oder starke AI. Schwache AI, auch als schmale AI oder künstliche schmale Intelligenz (ANI) bezeichnet, ist AI, die trainiert wurde, um spezifische Aufgaben auszuführen. Sie ist die offensichtlichste Form von AI in unserem täglichen Leben, die Anwendungen wie Apples Siri und autonome Fahrzeuge ermöglicht.

Starke AI besteht aus künstlicher allgemeiner Intelligenz (AGI) und künstlicher Super-Intelligenz (ASI). AGI ist derzeit nur theoretisch und bezieht sich auf eine Maschine, die eine Intelligenz hat, die der des Menschen entspricht. AGI wäre selbstbewusst und in der Lage, komplexe Probleme zu lösen, zu lernen und für die Zukunft zu planen. Wenn man es noch weiter treibt, würde ASI die menschliche Intelligenz und Fähigkeit übertreffen.

Eine der Möglichkeiten, AI zu verstehen, besteht darin, einige seiner verschiedenen Anwendungen zu betrachten, wie:

• Spracherkennung: AI ist der Schlüssel zu vielen Spracherkennungstechnologien. Auch als Computer-Spracherkennung oder Sprache-zu-Text bezeichnet, verlässt sie sich auf NLP, um menschliche Sprache in geschriebene Form zu übersetzen. 
• Computer-Vision: AI ermöglicht es Computern, Informationen aus digitalen Bildern, Videos und anderen visuellen Eingaben zu extrahieren. Computer-Vision wird für Foto-Tagging, Gesundheits-Bildgebung, autonome Fahrzeuge und vieles mehr verwendet. 
• Kundenservice: AI treibt Chatbots in der gesamten Kundenservice-Industrie an, was die Beziehung zwischen Unternehmen und ihren Kunden verändert. 
• Betrugs-Erkennung: Finanzinstitute verwenden AI, um verdächtige Transaktionen zu erkennen. 

Schlüsselaspekte des Maschinellen Lernens

Maschinelles Lernen-Algorithmen verlassen sich auf strukturierte Daten, um Vorhersagen zu treffen. Strukturierte Daten sind Daten, die beschriftet, organisiert und mit bestimmten Merkmalen definiert sind. Maschinelles Lernen benötigt in der Regel, dass diese Daten vorverarbeitet und organisiert werden, oder es würde von Deep-Learning-Algorithmen übernommen, die ein weiterer Teilbereich von AI sind.

Wenn wir den größeren Kontext des Maschinellen Lernens betrachten, wird es schnell offensichtlich, dass es ein sehr wertvolles Werkzeug für Unternehmen aller Größen ist. Dies liegt größtenteils an der riesigen Menge an Daten, die Organisationen zur Verfügung steht. Maschinelles Lernen-Modelle verarbeiten die Daten und identifizieren Muster, die die Geschäftsentscheidungen auf allen Ebenen verbessern, und diese Modelle aktualisieren sich selbst und verbessern ihre analytische Genauigkeit jedes Mal.

Maschinelles Lernen besteht aus einigen verschiedenen Techniken, von denen jede auf unterschiedliche Weise funktioniert:

• Überwachtes Lernen: Beschriftete Daten “überwachen” die Algorithmen und trainieren sie, Daten zu klassifizieren und Ergebnisse vorherzusagen. 
• Unüberwachtes Lernen: Eine Maschinen-Lern-Technik, die unbeschriftete Daten verwendet. Unüberwachtes Lernen-Modelle können Daten analysieren und Muster ohne menschliche Einmischung entdecken. 
• Bestärkendes Lernen: Diese Technik trainiert Modelle, eine Reihe von Entscheidungen zu treffen, und basiert auf einem Belohnungs-/Bestrafungssystem. 

Unterschied in AI/ML-Fähigkeiten

Jetzt, da wir die beiden Konzepte von Künstlicher Intelligenz und Maschinellem Lernen getrennt haben, haben Sie wahrscheinlich erraten, dass jedes eine unterschiedliche Fähigkeitenmenge erfordert. Für Personen, die sich mit AI oder ML befassen möchten, ist es wichtig, zu erkennen, was für jedes erforderlich ist.

Wenn es um AI geht, tendiert die Fähigkeitenmenge eher zur Theorie als zur Technik, während Maschinelles Lernen hochtechnische Expertise erfordert. Mit diesem Hinweis gibt es jedoch einige Überschneidungen zwischen den beiden.

Lassen Sie uns zunächst die wichtigsten Fähigkeiten für Künstliche Intelligenz betrachten:

• Datenwissenschaft: Ein interdisziplinäres Feld, das sich auf die Verwendung von Daten konzentriert, um Erkenntnisse zu gewinnen, sind Datenwissenschaft-Fähigkeiten für AI von entscheidender Bedeutung. Sie können alles umfassen, von Programmierung bis hin zu Mathematik, und helfen Datenwissenschaftlern, Techniken wie statistisches Modellieren und Datenvisualisierung zu verwenden. 
• Robotik: AI gibt Robotern Computer-Vision, um ihnen zu helfen, ihre Umgebung zu navigieren und zu erkennen. 
• Ethik: Jeder, der mit AI zu tun hat, muss gut über die ethischen Auswirkungen einer solchen Technologie informiert sein. Ethik sind eines der Hauptanliegen bei der Bereitstellung von AI-Systemen. 
• Brankenwissen: Indem Sie über Brankenwissen verfügen, verstehen Sie die Branche besser. Es hilft Ihnen auch, innovative Technologien zu entwickeln, um spezifische Herausforderungen und Risiken anzugehen und Ihr Unternehmen besser zu unterstützen. 
• Maschinelles Lernen: Um AI wirklich zu verstehen und es auf die beste Weise anzuwenden, sollten Sie ein solides Verständnis von Maschinellem Lernen haben. Obwohl Sie nicht jeden einzelnen technischen Aspekt von Maschinellem Lernen kennen müssen, sollten Sie die grundlegenden Aspekte davon kennen. 

Wenn wir Maschinelles Lernen betrachten, neigen die Fähigkeiten eher zur Technik. Mit diesem Hinweis wäre es für jeden, der sich mit AI oder ML befassen möchte, von Vorteil, so viele dieser Fähigkeiten wie möglich zu kennen:

• Programmierung: Jeder Maschinen-Lern-Experte muss in Programmiersprachen wie Java, R, Python, C++ und Javascript ausgebildet sein. 
• Mathematik: ML-Experten arbeiten umfassend mit Algorithmen und angewandter Mathematik, was bedeutet, dass sie starke analytische und problemlösende Fähigkeiten sowie mathematisches Wissen benötigen. 
• Neuronale Netzwerk-Architektur: Neuronale Netzwerke sind fundamental für Deep Learning, ein Teilbereich von Maschinellem Lernen. ML-Experten haben ein tiefes Verständnis dieser neuronalen Netzwerke und wissen, wie sie in verschiedenen Branchen eingesetzt werden können. 
• Big Data:Ein wichtiger Teil von Maschinellem Lernen ist Big Data, bei dem diese Modelle massive Datensätze analysieren, um Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen. Big Data bezieht sich auf die Extraktion, Verwaltung und Analyse großer Mengen an Daten auf effiziente Weise. 
• Verteilte Rechnung: Ein Zweig der Informatik, Verteilte Rechnung ist ein weiterer wichtiger Teil von Maschinellem Lernen. Es bezieht sich auf verteilte Systeme, deren Komponenten auf verschiedenen vernetzten Computern liegen, die ihre Aktionen durch den Austausch von Kommunikationen koordinieren.

Das sind nur einige der AI- und ML-Fähigkeiten, die von jedem, der sich mit diesen Bereichen befassen möchte, erworben werden sollten. Mit diesem Hinweis würde jeder Unternehmensleiter sehr von dem Erwerb dieser Fähigkeiten profitieren, da es ihm ein besseres Verständnis seiner AI-Projekte ermöglichen würde. Und einer der wichtigsten Schlüssel zum Erfolg für jedes AI-Projekt ist ein kompetentes Führungsteam, das versteht, was vor sich geht. Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, wie Sie einige dieser AI- oder ML-Fähigkeiten erwerben können, schauen Sie sich unsere Liste der besten Datenwissenschafts- und Maschinen-Lern-Zertifizierungen an.

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